Ubuntu18.04+yoloV5环境搭建

本文档详细介绍了如何在服务器上配置GPU环境,包括检查显卡、安装驱动、CUDA和CUDNN,接着安装Anaconda、PyTorch,并特别强调了版本匹配的重要性。最后,指导了如何下载并配置YOLOv5,确保所有步骤都针对特定的硬件和软件版本进行。

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注意事项:一定要找对应匹配的版本安装,否则那就是教训!*

一、查看自己服务器的显卡

  1. 查询命令 nvidia-smi -L
    W
    显示有2个显卡,第一个720的算力低,不支持pytorch1.6,最高支持1.2,但是yoloV5要求1.6以上,所以在使用过程中禁用掉第一个。
    下来所有的安装都以3070为准。

二、安装驱动

  1. 下载显卡驱动

    显卡驱动地址
    在这里插入图片描述

  2. 查看是否安装成功
    命令:nvidia-smi

    驱动的版本是470.57;最高支持的CUDA版本是11.4版本。

三、安装CUDA\CUDNN

  1. 下载CUDA\CUDNN
    CUDA下载地址
    CUDNN下载地址
    由于外网下载比较慢。分享我下载的一些版:

    链接:https://pan.baidu.com/s/1RluZ3hX3I_Q5yH8BpfHtYA
    提取码:nabv

  2. 安装
    将下载好的文件放到指定位置,具体参考这个博文.详细安装过程

四、安装Anaconda

具体安装参考:Anaconda+Pycharm

五、安装pytorch

  1. 下载
    pytorch下载连接
    注意:由于我的CUDA11.1,所以我的pytorch用的是pytorch1.8.0

  2. 安装

    1)首先通过conda activate进入conda终端;
    2)创建虚拟环境 conda create -n py1 python=3.7
    3)进入虚拟环境conda activate py1
    4)找到你下载的pytorch的文件,直接安装

六、下载yolov5,安装对应的库**

  1. yolov5下载

    yolov5下载地址
    在这里插入图片描述

  2. 下载后解压,在打开终端,进入该文件夹,输入以下命令配置环境:pip install -r requirement.txt

  3. 若安装完,还有一些没安装完,则直接pip安装
    下载地址
    若安装torchvirsion时候,一定注意版本对应。

七、参考文件:

windows安装教程,详细

### 安装环境准备 为了在Ubuntu上成功安装YOLOv5,需先准备好Python以及PyTorch的运行环境。对于操作系统版本的选择,虽然有针对Ubuntu 16.04的具体案例[^2],但官方推荐使用较新的Linux发行版如Ubuntu 18.04或更高版本来减少兼容性问题并获得更好的性能支持[^1]。 ### Python与依赖库安装 建议创建虚拟环境来进行开发工作,这有助于管理不同项目之间的包冲突。通过`virtualenv`或者`conda`工具建立一个新的Python环境,并激活该环境: ```bash python3 -m venv yolov5-env source yolov5-env/bin/activate ``` 接着,在这个环境中按照需求安装必要的Python库文件,比如NumPy, OpenCV等。这些可以通过pip命令完成: ```bash pip install numpy opencv-python matplotlib ``` ### PyTorch框架配置 考虑到YOLOv5基于PyTorch构建,因此需要确保已正确设置了PyTorch及其CUDA扩展(如果打算利用GPU加速)。访问PyTorch官方网站获取最新的安装指南是非常重要的一步;根据个人硬件条件选择合适的安装选项。 ### 下载YOLOv5源码 从GitHub仓库克隆YOLOv5项目的最新稳定分支到本地计算机: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 之后可以根据README.md中的说明进一步操作,通常会涉及到一些额外的数据集下载、模型权重加载等工作。 ### 解决常见错误 当遇到特定于Ubuntu 16.04的问题时,可能是因为旧版本系统带来的软件包不匹配或其他技术债务所致。此时应该查阅相关文档或社区论坛寻找解决方案,例如更新某些底层库至更现代的版本以适应新应用程序的要求。
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